本发明涉及一种阵列传感器测向技术，具体地涉及一种互耦条件下的doa估计方法、装置及介质。
背景技术：
1、信号波达角(direction-of-arrival，doa)估计有60多年的悠久历史，目前已涌现大量优秀的角度估计方法，例如多重信号分类(multiple signal classification，music)算法和通过旋转不变特性(rotational invariance technique，esprit)估计信号参数的方法。然而现有方法的优异性能均是在理想的阵列条件下获得的。实际上，传感器误差始终是存在的。典型的传感器误差包括增益相位误差、位置误差和互耦效应。其中，互耦效应是一类普遍存在的阵列误差。传感器之间的互耦效应是由阵列天线阵元的耦合效应引起的，它会导致doa估计中的模型不匹配，并且可能会导致估计性能严峻下降。为了获得最佳的doa估计，需要在传感器阵列中建立自校准功能，利用传感器阵列采集信号的同时校准传感器误差。联合doa估计和互耦误差校准问题已引起广泛的关注，现有研究人员提出了一种主动校准方法，但是其需要额外的辅助阵元。也有人提出了不需要辅助源或辅助阵元的doa和互耦系数联合估计的迭代算法。但是，该迭代过程计算效率低下。为了有效降低计算量，有研究人员推导了递归降秩方法。也有人从贝叶斯学习的角度研究了doa估计和互耦校准问题等。然而，现有研究的算法仅适用于特殊的阵列流形，如均匀线性阵列(uniform lineararray,ula)、均匀矩形阵列、均匀圆阵等。在这种情况下，阵列互耦被建模为有特殊的结构的矩阵，如对称的toeplitz矩阵、对称循环或对称块的toeplitz矩阵。基于此，也有研究考虑不规则的阵列流形的互耦问题，然而，均需要复杂的互耦校正计算，实时性无法保证。
技术实现思路
1、发明目的：本发明提供一种互耦条件下的doa估计方法、装置及介质，无需复杂的互耦校正计算，复杂度低；可利用现有doa算法直接获得doa估计。
2、技术方案：本发明所述的一种互耦条件下的doa估计方法，具体包括以下步骤：
3、(1)分析doa估计原理，引入互耦矩阵描述m个阵元之间的互耦效应；
4、(2)将所有阵列天线划分为n组互相无互耦影响的子阵列；
5、(3)在不同的采样时刻，依次对于对不同组子阵元进行互斥采样，得到样本数据x；
6、(4)将所有采样的时刻信号排列成一个数据矩阵，并剔除出所有非零数据，获得基于现有算法完成doa估计。
7、进一步地，所述步骤(1)实现过程如下：
8、考虑k个不相关源信号s1(t)，s2(t)，…，sk(t)从远场入射到空间m元均匀线性阵列，阵列工作波长为λ，阵元间距为半波长，用θk表示第k个信号源的doa，k＝1，2，…，k；无互耦影响的接收到的阵列信号为：
9、
10、其中，为所有阵元的接收信号矢量，xm(t)表示t时刻第m个阵元的接收信号，上标t表示转置，为第k个不相关源的响应向量，sk(t)为第k个基带信号，n(t)为阵列噪声，为方向矩阵，s(t)＝[s1(t)，s2(t)，…，sk(t)]t为信号源矩阵；不同的源信号是不相关的，并且源信号波形在时域具有一定的相关性，噪声是空-时不相关的，即：
11、
12、其中，e{·}表示求数学期望，δ(·)表示单位冲击响应，im表示维度为m×m的单位矩阵；
13、当阵元间互耦效应存在时，引入m×m互耦矩阵c来描述m个阵元之间的互耦效应，具体形式如下：
14、
15、其中，位于c中(p,q)处的cm是第p个阵元和第q个阵元之间的互耦系数；互耦矩阵c是对称toeplize矩阵即：
16、
17、此时阵列信号为：
18、x(t)＝cas(t)+n(t) (5)
19、如果n(t)为高斯白噪声，并且与信号源s(t)不相关，那么x(t)的协方差矩阵为：
20、r＝e{x(t)xh(t)}
21、＝cae{s(t)sh(t)}ahch+e{n(t)nh(t)}
22、＝carsahch+σ2im (6)
23、其中，rs＝diag{δ1,δ2,…,δk}为信号源s(t)的协方差矩阵，diag{·}表示对角线元素为括号内数的对角矩阵，δk为第k个信号源的功率，σ为噪声方差；当快拍数l给定时，设t＝1,2,…,l，协方差矩阵r通过下式估计：
24、
25、其中，上标h表示共轭转置。
26、进一步地，所述步骤(3)实现过程如下：
27、对于第1个采样时刻，采样第1组子阵信号，其余组的天线处于“断电”状态；在2个采样时刻，采样第2组子阵元信号，依次类推，直到第n组子阵信号采集完毕；依次重新采样第1组至第n组子阵信号；具体如下：
28、第1个采样时刻t1，仅同步采样第1组阵元的信号，其余组天线处于“断电”状态，得到x1(t1)，x4(t1)，x7(t1)，x10(t1)；第2个采样时刻t2，仅同步采样第2组阵元的信号，其余组天线处于“断电”状态，得到x2(t2)，x5(t2)，x8(t2)，x11(t2)；第3个采样时刻，仅采样第3组阵元的信号，其余组的天线处于“断电”状态；第4个采样时刻，仅采样第1组天线信号，其余组天线处于“断电”状态，以此类推；最终得到的采样数据x＝[x(t1)，x(t2)，…，x(tl)]具有如下的形式：
29、
30、进一步地，所述步骤(4)实现过程如下：
31、根据步骤(3)采集信号计算信号协方差，直接信号协方差矩阵的估计值具有如下结构：
32、
33、其中，上标*表示共轭运算；上述协方差矩阵存在数据缺失现象，无法直接进行子空间分解；
34、令表示第m个阵元连续采样的非零样本矢量，即tm表示第m个阵元的起始采样时刻，b为整数；根据上述描述可知：
35、
36、其中，am(θk)和am分别表示a(θk)和a的第m行，nm(tm)表示n(tm)的第m行，n(tm)＝[n(tm),n(tm+3),…,n(tm+3b)]；有：
37、
38、其中，即非零样本矢量的协方差矩阵仍然满足对角矩阵的性质，利用该样本矩阵估计信号协方差矩阵；
39、令为所有阵列天线实际采样得到的非零样本数据，即：
40、
41、则有的协方差矩阵的估计值为：
42、
43、直接对进行特征分解，再基于已有算法对doa进行估计。
44、本发明所述的一种装置设备，包括存储器和处理器，其中：
45、存储器，用于存储能够在处理器上运行的计算机程序；
46、处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行如上所述的互耦条件下的doa估计方法的步骤。
47、本发明所述的一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时实现如上所述的互耦条件下的doa估计方法的步骤。
48、有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明仅需通过简单的空-时互斥采样，无需复杂的互耦校正计算，即可完成互耦效应的抑制；可利用现有doa算法直接获得doa估计doa估计，运算复杂度大大降低；本发明能扩展到任意阵列流形及波达角相关的互耦效应等领域。
1.一种互耦条件下的doa估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种互耦条件下的doa估计方法，其特征在于，所述步骤(1)实现过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种互耦条件下的doa估计方法，其特征在于，所述步骤(3)实现过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种互耦条件下的doa估计方法，其特征在于，所述步骤(4)实现过程如下：
5.本发明一种装置设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中：
6.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的互耦条件下的doa估计方法的步骤。
